1） 最も近い隣人 - 最も近い隣人を殺すか、クローンします
ピクセルの行と列を削減する必要がある場合はカットし、画像を拡大する必要がある場合は複製します-これは簡単になることはありません...おそらくまた高速です...一般に、画質を覚えるまではすべてうまくいきます。
2） バイリニア -ここでは、隣同士を交差させます。
画像を縮小して、2つのピクセルを1つ変更します。これは平均的なものに等しく、まったく同じピクセルを拡大すると、親の間に挿入されます。 それほど難しくありませんが、品質ははるかに優れています！
3） バイキュービック -スウェーデンの家族。
ここではすべてが双線形の場合と同じであり、親のみが増えます。 つまり 「子」の色は、すべての隣接するピクセルの影響を受けます。隣接するピクセルの影響も受けます。 そして、それは確かにより美しいです。
4） ベクトル/フラクタルベース -ここではアルゴリズムはより複雑です。
つまり、スケーリングの前に、画像はベクトル化され、ベクトルは新しいピクセルの色を選択するプロセスに関与します。新しいピクセルのエッジはもう少しコントラストが強くなります。 その結果、画像が基本的に勝ちます。
ここで、賞賛してください：
しかし、この兵器庫全体は、画像を比例的に拡大または縮小するために作成されました。 いいえ、もちろん、画像を水平または垂直方向にのみ圧縮または拡大しても機能しますが、オブジェクトの比率を変更すると印象全体が損なわれます。
三菱電機研究所のShai AvidanとAriel Shamirは、SIGGRAPH 2007テクノロジーを提示して、オブジェクトの比率を変更せずに画像を不均衡にスケーリングしました。 うーん...それは逆説的に聞こえます...しかし、それはまだです、そして、ここに例があります：
悪くないでしょ？
理論的には、すべてがシンプルです;）
このテクノロジーを使用すると、画像のどの要素がより多く、どの要素が知覚にとって重要でないかを判断できます。この情報を使用して、画像の不均衡なスケーリングにより、何かをより強く圧縮/ストレッチし、何かがまったく変化しません。 もちろん、重要なトリックは、何が重要で何が重要でないかを判断する方法です。 ここでは、開発されたアルゴリズムに依存するか、画像内の重要な場所を手動で識別することで支援できます。
そして、この技術の別のアプリケーション：画像の一部を削除して、新しい技術によると、形成された穴に隣接する部分を引き伸ばすと、この部分は存在しなかったことがわかります。 私の意見では、これは通常のクローンスタンプとそのバリエーションよりも興味深いです;）
そして今、私たちはビデオのすべてを見ています：
まあ、商用または非商用の実装を待つだけです;）
PS。 AppleのQuickTime の高解像度バージョンは次のとおりです。コンテンツ対応の画像サイズ変更のためのSeam Carving